零一汽車是一家新能源智能重卡科技企業，致力于通過極致的新能源效率、極致的大數據運用、極致的自動化實現，雙管齊下打造卓越新能源車與高階自動駕駛系統，最終成長為全球領先的運輸機器人公司。
“無人駕駛的發展涉及軟件、車輛與運營環境三大核心要素。”2024年9月13日，在蓋世汽車第四屆商用車自動駕駛大會上，零一汽車創始人amp;CEO黃澤鏵在談到如何實現可量產無人駕駛的問題時如是說。其中在軟件方面，他認為，大模型是實現無人駕駛量產的最優路徑，而對于行業普遍關注的大模型安全問題，可以從原理、算法新技術、流程、系統四大維度細分解決。
零一汽車創始人amp;CEO
以下為演講內容整理:
零一汽車簡介
零一汽車是一家新能源智能重卡科技公司，追求極致產品、極致技術、極致效率，致力于通過尖端數據、產品及技術構建的創新生態聯盟，雙管齊下打造卓越新能源車與高階自動駕駛系統。零一汽車的愿景是成為全球領先的運輸機器人公司。
在整車研發領域，我們已取得顯著成就:今年4月，首批兩個車型批量交付終端客戶，迄今累計訂單近兩千臺，并已成功交付約200臺。我們的車型以行業最低的系統能耗著稱，這得益于零一正向研發的矩石智能集成電驅系統及整車五合一熱管理系統等核心技術。
圖源:演講嘉賓素材
從零一成立至車輛量產(2024年4月)，僅用兩年時間便實現了這一里程碑。此外，5月我們正式發布了車輛及智能駕駛戰略，并在該領域收獲了榮譽，展現了公司快速的發展步伐與創新能力。
量產無人駕駛需要軟件、車輛與合適的土壤
軟件
我想深入分享我們在自動駕駛領域的思考，特別是針對自動駕駛與無人駕駛的現狀與未來。今年，輔助駕駛實現了規模化量產，乘用車搭載率近47%，表明該技術已深入市場。然而，無人駕駛仍處于初級階段，僅有少數公司如Waymo、蘿卜快跑在特定區域小規模運營。零一汽車志在推動無人駕駛的量產化，特別是在商用車領域，以實現顯著的降本增效。
無人駕駛的發展涉及軟件、車輛與運營環境三大核心要素。就軟件而言，盡管自動駕駛技術高度依賴軟件，但其商業模式尚未完全遵循傳統軟件行業的低邊際成本原則。當前，無人駕駛系統面臨高昂的開發成本與有限的場景遷移能力，導致難以快速復制與擴展。
圖源:演講嘉賓素材
問題的根源在于當前無人駕駛系統的復雜性，它由眾多模塊組成，每個模塊需獨立開發與優化。這種模塊化設計在提升系統精度的同時，也增加了跨場景遷移的難度與成本。因此，如何降低無人駕駛系統的邊際成本，實現高效復制與廣泛應用，成為行業面臨的主要挑戰。我們在研發過程中，不僅要關注技術本身的突破，更要注重系統架構的優化與模塊化之間的協同，以降低開發成本，提高泛化能力。
當前人工智能系統正迅速進化，零一汽車正研發基于大語言模型的端到端系統。該系統之所以被采納，核心在于兩點:
首先，隨著AI的發展，從十年前的專家型小模型到如今能理解常識的大語言模型，AI已能更深入地理解復雜場景與開放性命題，而非僅限于特定任務。這一轉變使得模型能夠利用內置常識實現更復雜的任務，減少模塊間的規則依賴，實現從傳感器直接到規控指令的端到端處理，極大簡化了系統架構。
其次，端到端系統通過單一大模型替代了傳統的上百個模塊，系統遷移以數據驅動為主，無需二次開發，極大降低了成本并增強了靈活性。我們的初步結果顯示，該模型僅憑攝像頭輸入及車輛歷史數據，便能在無高精地圖和預設規則下自主導航，且在不同國家展現出強大泛化能力，僅需數據和相關輸入的調整即可適應新環境。
圖源:演講嘉賓素材
大語言模型的安全性是普遍的關注點。我們認為，安全性問題可細分解決:
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可追溯性:大模型看似“黑盒”，但我們的模型能同時輸出對世界的感知與理解，這些輸出或中間結果可被良好地追溯及分析以增強模型的可解釋性。
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新技術介入:從技術上，可通過優化算法，如多模態對齊、生成對抗模型及強化學習，提升模型的可控性。我們已經觀察到相關結果顯著優于未采用這些技術的情形。
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驗證與仿真:無人駕駛安全性的關鍵一環在于驗證與仿真。我們利用大量線下數據進行開環與閉環仿真測試，目標達到近10億公里的驗證里程，確保系統在各種場景下的安全性。這一能力對車企而言尤為寶貴，能加速產品驗證過程。
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冗余設計:為確保萬無一失，實施冗余設計，包括安全兜底系統，對大模型進行二次校驗與分析，進一步提升系統可靠性。
車輛
談及車輛對無人駕駛的重要性，我們可以回顧下Waymo與特斯拉的發展歷程。 在自動駕駛發展的早期，Waymo因其復雜精巧的專家系統設計及場景閉環性似乎更接近高階無人化的未來。那時，無人駕駛與輔助駕駛系統在傳感器與架構上尚不兼容，特斯拉雖數據豐富，但對無人駕駛系統助力有限。
然而，時至今日，格局已變。乘用車領域正向端到端轉型，數據價值凸顯，系統復雜度降低，特斯拉在此背景下優勢顯著。更不容忽視的是，車輛質量對自動駕駛至關重要。特斯拉在車輛領域的規模化積累遠超Waymo。對商用車來說，因商用車故障率遠高于乘用車，車輛成為自動駕駛系統落地的關鍵要素。
之前在圖森自動駕駛研發中，我們遭遇了大量的車輛問題，甚至成為了產品落地的瓶頸，這促使我回國創立零一汽車，堅信通過造車同步解決車輛問題是通往無人駕駛最優乃至唯一路徑。
圖源:演講嘉賓素材
量產自動駕駛的關鍵在于依托量產車型作為平臺。我們通過量產車型的自然銷售，實現影子模式與數據閉環，顯著降低自動駕駛數據獲取成本。為此，我們構建了兩大核心系統:
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圍繞極致數據應用而打造的“智子”系統:融合自動駕駛理念與整車研發，監控全車數千個信號，全面捕捉并監控車輛異常，實現實時監控與問題追蹤。此舉不僅會提升了自動駕駛性能，還顯著改善了量產車的質量，形成良好閉環與互補。
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底層車輛平臺與線控系統“水滴”:專為無人駕駛打造，與行業頭部企業合作，基于全新電車架構設計。該系統在響應性、操作準確性、延遲度及可靠性上均遠超傳統油車，也是國內，特別是電動車領域，目前最先進的一套認證式架構。得益于我們的核心設計與正向開發策略，確保了車輛性能的全面升級。
土壤
即無人駕駛的商業化路徑。當前，無人駕駛正從技術邁向產品與商品化，面臨的主要挑戰在于商業場景的廣泛性與復雜性，尤其是乘用車與Robotaxi，需實現大范圍內任意兩點間的服務，涉及巨額資產投入、多方協調及公眾接受度等問題。相比之下，商用車因場景相對固定、資產規模可控，展現出獨特的商業化優勢。
圖源:演講嘉賓素材
結合零一汽車的自動駕駛平臺與強泛化算法，我們構想了一種新型生態模式:通過數據驅動的場景泛化，實現零代碼交付，減少二次開發成本；同時，利用通用性車輛平臺，一套系統即可支撐多樣場景，將大問題拆解為多個小問題解決，提升效率。
總結而言，自動駕駛的未來在于:擁有高度泛化的算法，適應多變場景；堅實的車輛平臺作為支撐；以及能夠快速閉環的特定場景應用。這是我們對自動駕駛，特別是商用車領域，快速發展路徑的核心思考。
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